Ad Hoc Vehicular Network Formation Mehrnaz Tavan, Prof. Roy D. - - PowerPoint PPT Presentation

Ad Hoc Vehicular Network Formation

Mehrnaz Tavan, Prof. Roy D. Yates,

• Prof. Dipankar Raychaudhuri

Winlab, Rutgers University

¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡

Motivation: Vehicular Safety

Traffic congestion warning and possible reroute options In front accident and roll over warning Sudden stop warning Cooperative collision and lane change warning Approaching emergency vehicles Intersection collision warning

¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡

Motivation: Network Access/Applications

• ¡ ¡ ¡ ¡

Access to front view of neighboring cars in self-driving cars Reduce the load of cellular link using WiFi Point of interest notification And map updates Direct Vehicle-to-Vehicle transfer of messages Improved online streaming Improved Internet connection

¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡

Why Ad Hoc Networks

• Internet access for nodes in weak coverage zones
• Reduction in the number of deployed access points
• Cellular offloading
• Exploits lower cost WiFi connectivity
• Reduces average transmit energy/bit
• Local networking via multi-hop

forwarding ¡

¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡

Advantages of VANETs vs. General MANETs

• Potential support from in-vehicle infrastructure
• WiFi-enabled cars
• Abundant energy supply
• Passengers smartphones
• More predictable and constrained mobility
• Nearby nodes typically follow the same path
• Reliable GPS location information
• Access to DSRC band

¡ ¡ ¡ ¡ ¡

VANET Challenges

• Highly dynamic network topology

– Short-lived links – Intermittent connectivity

• Lack of central coordination
• Uncertainty in network load
• Variable node density and data traffic demands
• Traditional end-to-end TCP/IP protocols perform

poorly [3]

[3] S. Farrell, V. Cahill, D. Geraghty, I. Humphreys, and P. McDonald, “When TCP Breaks: Delay- and Disruption- Tolerant Networking,” IEEE Internet Computing, vol. 10, no. 4, pp. 72–78, 2006.

¡ ¡ ¡ ¡ ¡

• Named object architecture
• Each node is mobile
• GUID (Globally unique

identifier) assigned to

– Users – Interfaces – Services – Context – Content

• GNRS (global name

resolution service)

– Maps each GUID to a network address ¡

¡ ¡ ¡

MobilityFirst Overview

¡ ¡ ¡ ¡

• Separation between names (GUIDs) and

location-dependent network addresses

– Enables GUID-based packet routing

• (in addition to traditional address-based routing)

– Seamless support for end-host multi-homing

• Delay & disconnection tolerant store-and-

forward routing (GSTAR)

Features of MF for VANET

¡ ¡ ¡ ¡

• 1. Hello Message Exchanges
• To identify neighbors
• 2. Link Stability Assessments
• To exclude short-lived unstable links from clusters
• 3. Periodic State Vector Exchanges
• To make clustering decisions
• To enable shortest path routing within clusters
• To update the GNRS

3-Stage VANET Discovery Protocol

¡ ¡ ¡ ¡

• Goals:

– Better Internet connectivity

• Increased cellular offloading

– Increased peer to peer data rates

• Approach:

– Improve the stability of vehicular clusters

• Reduced re-clustering rate
• Reduced network discovery overhead

Network Discovery Design Goals

¡ ¡ ¡ ¡

Mobility Model: Gauss-Markov

No frequent sudden stop and sharp turn Correlation between speed samples close in time Adapt to different levels of randomness New speed Current speed Target speed

¡ ¡

Speed noise

¡ N(0,1)

vj+1 =ζvj +(1−ζ)vα +σ 1−ζ 2Z j

ζ : Correlation between speed samples vα : Target speed may vary from epoch-to-epoch

¡ ¡ ¡ ¡

An Example of Gauss-Markov Velocity Sample Path

vj+1 =ζvj +(1−ζ)vα +σ 1−ζ 2Z j

ζ = 0.8

time(sec)

200 250 300 350 400 450

Speed(m/s)

15 20 25 30 35

Target speed Current speed

¡ ¡ ¡ ¡ ¡

Discovery Protocol: 1) Hello Exchange

• Periodic transmission of HELLO messages

Node ID Cluster ID ζ Target Velocity Current Velocity

The same as Car ID for single clusters

A ¡ B ¡ Parameters of the mobility model

¡ ¡ ¡ ¡ ¡

Discovery Protocol: 2) Link Stability Assessment

• Determine the stability of the link
• Based on HELLO message mobility parameters

A ¡ B ¡

¡ ¡ ¡ ¡

Link Stability in VANETs

A ¡

• The A-B link is stable if

– A is in the coverage area of B and vice versa – A & B have similar mobility parameters

• Similar speeds over time
• Traveling in the same direction on same roads

A ¡ B ¡

¡ ¡ ¡

• MOBIC [1]: checking relative received signal strength

¡ ¡

• Associativity Based Routing (ABR) [3] ¡threshold:

Estimation of the link lifetime assuming constant speed

[1] Basu, P., Khan, N., Little, T.D.C., "A mobility based metric for clustering in mobile ad hoc networks," International Conference on Distributed Computing Systems Workshop, pp.413,418, Apr 2001 [2] C.-K. Toh. Associativity Based Routing For Ad Hoc Mobile Networks. Wireless Personal Communications Journal, Spe- cial Issue on Mobile Networking and Computing Systems, 4(2):103–139, March 1997

Prior Link Stability Metrics

Node ID Node ID Location Velocity

¡ ¡ ¡ ¡

• Constant speed during contact period
• Single-mode link disconnection model

– A car initially behind overtakes a car in front

Link Stability: Issues with existing metrics

A ¡ A ¡ A ¡ A ¡ Meeting instance

¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡

Bias in Meeting Speed Difference

• Scenario I: two cars at a random time
• Scenario II: two cars at the instant they meet

A ¡ B ¡ A ¡ B ¡

vA vB ˆ vA ˆ vB

¡ ¡ ¡ ¡ ¡

Bias in Meeting Speed Difference

• Scenario I: two cars at a random time
• Scenario II: two cars at the meeting instant

vA vB

ˆ vA ˆ vB

" ^ V

• 30
• 20
• 10

10 20 30

f" ^

V (" ^

V )

0.01 0.02 0.03 0.04 0.05 0.06

"V

• 30
• 20
• 10

10 20 30

f"V ("V )

0.01 0.02 0.03 0.04 0.05 0.06

When ¡cars ¡meet, ¡speed ¡differences ¡ tends ¡to ¡be ¡large ¡

¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡

• To consider all modes of link disconnection

– A probabilistic approach

• Minimum target link lifetime: τ
• Mobility parameters: , , ζ
• A link is accepted if

P[Link lifetime ≥ τ| Mobility Parameters] ≥ β

Proposed Link stability metric

Δvj Δvα

¡ ¡ ¡ ¡ ¡

Discovery Protocol: 3) State Vector (SV) Exchange

• If a link is assessed to be stable
• Nodes exchange State Vectors to decide on clustering
• Shortest path to access point (AP)
• ETT (expected transmission time) path metric
• ETT depends on bandwidth & packet losses

A ¡ B ¡ D ¡ E ¡ F ¡ AP1 ¡ C1 ¡

¡ ¡ ¡ ¡ ¡

State Vector Design

A ¡ B ¡ D ¡ E ¡ F ¡ AP1 ¡ C1 ¡

Member ¡ID ¡ B ¡ D ¡ E ¡ F ¡ Cluster ¡ID ¡ C1 ¡ B ¡to ¡AP1 ¡ETT ¡ 1.5 ¡ms ¡ Link ¡List ¡ B-­‑D ¡ D-­‑E ¡ E-­‑F ¡ F-­‑AP1 ¡ E-­‑AP1 ¡

• Seq. ¡Num. ¡

1 ¡ Member ¡ID ¡ A ¡ Cluster ¡ID ¡ A ¡ A ¡to ¡AP1 ¡ETT ¡

• Seq. ¡Num. ¡

1 ¡

∞

0.2 ¡ms ¡ . 7 ¡ m s ¡

¡ ¡ ¡ ¡ ¡

GNRS Update

E ¡ F ¡ AP1 ¡

Member ¡GUID ¡ A ¡ B ¡ D ¡ E ¡ F ¡ Cluster ¡GUID ¡ C1 ¡ B ¡to ¡AP1 ¡ETT ¡ 0.8 ¡ms ¡ Link ¡List ¡ B-­‑D ¡ D-­‑E ¡ E-­‑F ¡ F-­‑AP1 ¡ E-­‑AP1 ¡ A-­‑B ¡

• Seq. ¡Num. ¡

1 ¡ Member ¡ GUID ¡ GUID ¡ mapping ¡ C1 ¡ AP1 ¡ B ¡ C1 ¡ D ¡ C1 ¡ E ¡ C1 ¡ F ¡ C1 ¡ A ¡ C1 ¡ GNRS ¡update ¡

GNRS Server

¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡

¡ ¡ ¡

NS3 Simulation Setup

¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡

¡ ¡ ¡

NS3 Simulation Setup

2 ¡km ¡ Mobility ¡Model ¡ Gauss-­‑Markov ¡ Number ¡of ¡access ¡ points ¡ 12 ¡ Number ¡of ¡vehicles ¡ 200 ¡ 1047 ¡m ¡

¡ ¡ ¡ ¡ ¡

Internet Connection Results

Internet connection percentage

25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75

Number of nodes

10 20 30 40 50

No clustering With Clustering

Clustering offers 2-3x increase in Internet connectivity

¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡

Cluster lifetime(s)

20 40 60 80 100 120 140 100 200 300 400 500

Distribution of Cluster Lifetime

¡ ¡ ¡ ¡

Node Residence Time

The average node residence time in each nonsingleton cluster

5 10 15 20 25 200 400 600 800 1000 1200

¡ ¡ ¡ ¡ ¡

Number of cluster members in each time instant

2 5 10 15 20 25 30 #104 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4

Cluster size

¡ ¡ ¡ ¡ ¡

• Optimization of 3-stage network discovery

– Link stability assessment – State vector design

• Multi-homed Clustering
• Evaluate application-layer ad hoc network

performance

Future Work

ANY QUESTIONS?

THANK YOU

Gauss ¡Markov ¡Model ¡

• The ¡locaPon ¡of ¡the ¡node ¡

Sn =

n−1

X

i=0

vi = (1 − ζn) (1 − ζ) v0 + (1 − (1 − ζn) (1 − ζ) )vα + σv p 1 − ζ2

n−1

X

i=0 i−1

X

m=0

ζj−m−1Vm−1

ˆ µ = 1 west

west

X

i=1

vi ˆ σ2 = 1 west − 1

west

X

i=1

(vi − ˆ µ)2 ˆ σ2

1 =

1 west − 1

west−1

X

i=1

(vi − ˆ µ)vi+1 − ˆ µ ˆ ζ = ( 1 ˆ σ ≈ 0 max n 0, ˆ

σ2

1

ˆ σ2

• .w.